如何將字符串作爲參數在集合函數中作爲參數「subset」參數

Question

我想通過創建並傳遞字符串作爲參數到aggregate（）函數來在R中「即時」調用聚合函數。功能。除了子集參數外，我幾乎可以爲所有參數做到這一點。

例如：我想運行下面的一段代碼： GG1 < - 骨料（公制〜grouping_var1 + grouping_var2，數據=在data.set，FUN = 「意思是」，子集= exclude.filter == 0）

我可以創建字符串變量，我可以傳遞給聚合函數：只要

current.metric <- "metric" 
    rhs <- c("grouping_var1","grouping_var2") 
    func1 <- "mean" 
    filter <- "exclude.filter == 0" 
    gg1 <- aggregate(as.formula(paste(current.metric, paste(rhs, collapse="+"), sep="~")), data=data.set, FUN= "mean", subset=exclude.filter==0) 

上面一段代碼可以作爲子集= exclude.filter == 0被設置爲參數。我無法弄清楚如何使用像subset = filter這樣的東西。我已經嘗試過表達式（過濾器），替代（過濾器），as.formula（過濾器）作爲參數在子集參數，但我不解析表達式在我認爲正確的環境。

另一種方法是構造整個字符串並將其傳遞給eval（）。但是，我想知道它是否可以在聚合函數本身內完成。請有人指出我正確的方向來解決這個問題嗎？

Answer 1

改成這樣：

filt <- quote(exclude.filter == 0) 

，或者如果你需要傳遞一個值，然後使用

然後嘗試：

varname = "exclude.filter" 
val = 0 
filt <- substitute(var == value, list(var=as.name(varname),value=val)) 

gg1 <- aggregate(as.formula(paste(current.metric, paste(rhs, collapse="+"), sep="~")), 
        data=data.set, FUN= "mean", subset= eval(filt)) 

Answer 2

更好的答案應該是「找到一個更好的辦法」但你仍然可以通過這樣的字符串：

data.set <- mtcars 
current.metric <- "mpg" 
rhs <- c("vs","gear") 
func1 <- "mean" 
filt <- "am == 0" 

aggregate(as.formula(paste(current.metric, paste(rhs, collapse="+"), sep="~")), 
      data=data.set, FUN= func1, subset = eval(parse(text = filt))) 
# vs gear  mpg 
# 1 0 3 15.05000 
# 2 1 3 20.33333 
# 3 1 4 21.05000 

aggregate(mpg ~ vs + gear, data = mtcars[mtcars$am == 0, ], FUN = mean) 
# vs gear  mpg 
# 1 0 3 15.05000 
# 2 1 3 20.33333 
# 3 1 4 21.05000 

## or 
aggregate(mpg ~ vs + gear, data = mtcars, FUN = mean, subset = am == 0) 

編輯

沒有這樣一個很好的例子，由於任務是一個一行了，但你可以創建一個包裝函數來設置默認值，使打字變得更容易，消除錯誤，等等

agg <- function(data = mtcars, vars = 'mpg', by_vars = c('vs','gear'), FUN = mean, ...) { 
    aggregate(x = data[, vars], by = data[, by_vars], FUN = FUN, ...) 
} 


agg() 
# vs gear  mpg 
# 1 0 3 15.05000 
# 2 1 3 20.33333 
# 3 0 4 21.00000 
# 4 1 4 25.24000 
# 5 0 5 19.12500 
# 6 1 5 30.40000 

agg(vars = c('mpg','disp')) 
# vs gear  mpg  disp 
# 1 0 3 15.05000 357.6167 
# 2 1 3 20.33333 201.0333 
# 3 0 4 21.00000 160.0000 
# 4 1 4 25.24000 115.6200 
# 5 0 5 19.12500 229.3250 
# 6 1 5 30.40000 95.1000 
agg(FUN = sum) 
# vs gear mpg 
# 1 0 3 180.6 
# 2 1 3 61.0 
# 3 0 4 42.0 
# 4 1 4 252.4 
# 5 0 5 76.5 
# 6 1 5 30.4 

agg(mtcars[mtcars$am == 0, ]) 
# vs gear  mpg 
# 1 0 3 15.05000 
# 2 1 3 20.33333 
# 3 1 4 21.05000 

agg(by_vars = c('cyl','gear')) 
# cyl gear mpg 
# 1 4 3 21.500 
# 2 6 3 19.750 
# 3 8 3 15.050 
# 4 4 4 26.925 
# 5 6 4 19.750 
# 6 4 5 28.200 
# 7 6 5 19.700 
# 8 8 5 15.400